- 关于时间序列预测的一份介绍
张焚雪
人工智能算法大数据
时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法,用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。在这篇文章中,我就将介绍有关时间序列预测有关的东西,具体将包含其有关的概念、预测过程以及相关模型简介。一、概念1.1预测模型所谓预测模型就是用基于历史数据预测未来值的各种数学和统计模型,它是时间序列预测的核心,选择合适的预测模型直接影响到预测结果的准确性。一般我们考虑根据频率与趋
- 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
宇哥预测优化代码学习
神经网络cnngru
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
- 科研绘图系列:R语言绘制线性回归连线图(line chart)
生信学习者1
SCI科研绘图系列r语言线性回归数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图保存图片系统信息参考介绍科研绘图系列:R语言绘制线性回归连线图(linechart)加载R包library(tidyverse)library(ggthemes)library(readxl)数据下载所需要的数据和代码通过以下链接下载:百度网盘链接:
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。
Jam-Young
scikit-learnpython信息可视化
使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_20newsgroups#数据化可视包importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.model_selectio
- MRP计划过程综述、MRP需求传递、净需求计算、MRP的时间逻辑等
saplakes
#SAP_PPSAPPPMRP物料需求计划生产计划
文章目录MRP计划过程综述MRP的运行方式分为几类MRP需求传递净需求的计算MRP时间推算原理MRP时间逻辑-排产MRP清单【SAP系统PP模块研究】本文对MRP运行过程中的一些基本概念,以尽量简洁平实的方式进行讲解,以增进对MRP概念的理解。MRP计划过程综述SAPMRP物料需求计划的前提是有需求,对于上层的成品,主要体现为销售订单、销售合同、销售计划协议等,另外一块就是计划独立需求,也就是预测
- AI常见的算法
纠结哥_Shrek
人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- AI技术赋能电商行业,引领变革
m0_74136676
人工智能
AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展,其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据,能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术,更准确地预测用户的兴趣点,使推荐内容更加贴切,从而提高用户点击率和购买转化率。例如,当用户在电商平台上搜索
- 网络安全-网络安全及其防护措施11
Jr_l
网络安全安全网络安全网络
51.网络容量规划网络容量规划的概念和重要性网络容量规划:是指根据业务需求和预期增长,合理规划和设计网络的带宽、设备和资源,以满足未来网络流量和服务质量的需求。通过有效的网络容量规划,确保网络性能稳定和用户体验良好,避免资源浪费和网络瓶颈。网络容量规划的关键因素业务需求预测:分析和预测业务增长趋势及数据流量变化,确定未来网络容量需求。带宽规划:根据业务需求和网络拓扑设计,规划合适的带宽和连接,确保
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- Deepseek爆火背后的多Token技术预测
明哲AI
AIGC人工智能大模型RAG多token预测deepseek
近年来,大语言模型(LLMs)的发展如火如荼,它们在聊天机器人、文档生成、代码编写等领域大放异彩。然而,随着模型规模的增加,生成效率也成为了一大瓶颈。传统的自回归语言模型需要逐字生成(token-by-token),这种方式不仅耗时,还限制了模型在实时场景中的表现。那么,有没有一种方法可以加快生成速度,同时保持文本质量?答案是:多Token预测(Multi-TokenPrediction,MTP)
- 均方误差(MSE)揭秘:预测模型的“真面目”
星际编程喵
Python探索之旅pythondjangoflask算法数学建模
前言在这个充满数据的世界里,我们需要各种方式来衡量一个模型的表现,尤其在回归问题中,均方误差(MSE)是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探,默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。今天,让我们一起进入均方误差的世界,看看它是如何用简单却有效的方式,帮助我们准确评估模型的预测能力。简介均方误差(MSE,MeanSquaredError)是衡量预测值与实际值之间差异的常见指标。在回归问题中
- AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展策略分析预测
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人类增强、AI、道德、身体增强、未来发展策略、预测1.背景介绍人类文明自诞生以来,就一直在探索如何超越自身的局限性。从使用工具到发明火,从农业文明到工业革命,每一次进步都代表着人类对自身能力的提升。如今,人工智能(AI)的快速发展,为人类提供了前所未有的机会,让我们迈向一个全新的时代——AI时代的人类增强时代。AI时代的人类增强,是指通过人工智能技术,提升人类的认知能力、身体能力和生活质量。这不仅
- 深入解析:使用 Python 爬取二手车交易平台数据的全流程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python开发语言百度爬虫信息可视化
二手车交易平台提供了丰富的汽车交易数据,这些数据包含了车辆品牌、型号、价格、行驶里程、上牌时间等关键信息。这些数据对市场研究、价格预测、车辆性能分析等应用场景具有重要价值。本篇博客将带你深入学习如何用Python爬取二手车交易平台数据,提供详细的实现代码、突破反爬机制的技巧,以及数据清洗和分析的思路。一、二手车数据的价值与分析场景1.1数据价值二手车交易数据可以应用在以下场景:市场分析:了解当前二
- Baklib揭示内容中台与人工智能技术的创新协同效应
清风徐徐de来
其他
内容概要在当今信息爆炸的时代,内容的高效生产与分发已成为各行业竞争的关键。内容中台与人工智能技术的结合,为企业提供了一种新颖的解决方案,使得内容创造的流程更加智能化和高效化。内容中台作为信息流动的核心,能够集中管理和分发多元化的内容资源,为各类用户需求提供服务。同时,人工智能技术则在数据分析、用户行为预测、个性化推荐等方面展现出强大的能力。两者相辅相成,推动了在内容生产过程中的创新与发展。以下表格
- 机器学习:利用sklearn实现心脏病预测
薄化克Oswald
机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
- python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法
weixin_39545269
1从地理加权回归(GWR)工具生成的输出包括以下内容:输出要素类可选系数栅格表面整体模型结果的消息窗口报告显示模型变量和诊断结果的辅助表预测输出要素类2下文中将使用一系列运行GWR和解释GWR结果的步骤对以上每项输出进行说明。通常将以普通最小二乘法(OLS)开始回归分析。有关详细信息,请参阅回归分析基础知识和解释OLS回归结果。回归分析的一种常用方法是在移动到GWR之前识别可能的最佳OLS模型。此
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- Tensorflow入门——训练结果的保存与加载
weixin_34087301
人工智能python数据库
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>训练完成以后我们就可以直接使用训练好的模板进行预测了但是每次在预测之前都要进行训练,不是一个常规操作,毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存,当有需要的时候重新加载这个模型进行预测或者继续训练,这才是一个常规操作我们依然使用最简单的例子进行说明,这里沿用Tensorflow入门——实现最简单的线性回归模型的预测这个例
- Depth Anything V2:单目深度估计的更强基线
武朵欢Nerissa
DepthAnythingV2:单目深度估计的更强基线项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2项目介绍DepthAnythingV2是由HKU与TikTok团队合作开发的单目深度估计算法的升级版本。这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性,相比于基于深度学习的方法,它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项
- 创新药周报及靶点研发分析报告
魔都财观
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本报告深入探讨医药行业,提供最新创新药物研发动态,并分析全球和国内的医药趋势。报告关注靶点研发的关键性,详细介绍特定靶点如肿瘤抑制因子等的生物学功能和作为药物靶点的潜力,同时深入临床试验阶段的新药项目,讨论新药审批流程和政策环境。报告还涵盖行业投资和合作动态,预测未来市场趋势,为投资者和决策者提供宝贵的行业洞见。1.医药行业研发动态分析1.1行业背景概述医药行
- 终于明白什么是威胁情报
国安护卫
信息安全威胁情报
威胁情报初探什么是威胁情报,其实安全圈一直在使用着它们,漏洞库、指纹库、IP信誉库,它们都是威胁情报的一部分。情报就是线索,威胁情报就是为了还原已发生的攻击和预测未发生的攻击所需要的一切线索。“所谓的威胁情报就是帮助我们发现威胁,并进行处置的相应知识。这种知识就是我们所说的威胁情报”。威胁情报有啥用?互联网安全曾经历经了流氓互殴,侠客对决、黑社会火并等等阶段,现在已经形成了攻击者有组织有预谋,防御
- 强化学习很多ac架构的算法比如ppo,为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?|状态价值网络的优势与挑战|Actor-Critic|状态价值|强化学习
concisedistinct
人工智能算法人工智能架构
目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络?3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展,其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
- 瀑布式开发、快速原型开发、迭代式开发、螺旋式开发、敏捷式开发、DevOps开发的简介与对比
晓北斗NorSnow
多媒体考试devops运维
以下是项目管理中常见的软件开发模式:瀑布式开发、快速原型开发、迭代式开发、螺旋式开发、敏捷式开发、DevOps开发的简介与对比表格:开发模式简介优点缺点适用场景瀑布式开发最早提出的系统化、结构化的开发方法,将软件开发过程划分为一系列顺序进行的阶段。1.顺序性强,便于管理和控制;2.文档齐全,有利于后期维护和升级;3.结构化可预测,便于计划和资源分配。1.缺乏灵活性,难以应对需求变化;2.早期缺陷检
- RAG技术架构深度解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题,并提出了相应的改进措施,如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时,文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后,文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果,并展望了其广阔的应用前景,
- 大话特征工程:2.特征组合与描述
nnerddboy
白话机器学习机器人
公元2147年,人类文明站在科技的巅峰,所有决策、发展甚至感知都被“全维计算网络”所掌控。这套系统以高维空间中的数据为基础,试图预测并塑造未来。然而,这场辉煌的技术革命却在悄无声息之间酿成了人类最大的危机——维数灾难。系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察,但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃,这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑
- machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类
知识鱼丸
machinelearning机器学习算法分类
通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- LSTM的推导与实现
YZXnuaa
NLPPython库
最近在看CS224d,这里主要介绍LSTM(LongShort-TermMemory)的推导过程以及用Python进行简单的实现。LSTM是一种时间递归神经网络,是RNN的一个变种,非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...(很长间隔)...IspeakfluentFrench’最后的单词,当前的信息建议下一个此可能是一种语言的名字
- 数字化智能运维平台建设方案
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库运维
数字化智能运维平台建设方案数字化智能运维平台建设方案项目背景与目标运维现状与挑战数字化转型需求项目目标与预期成果平台架构设计整体架构规划功能模块划分技术选型及原因数据采集与监控数据来源及接入方式实时监控与预警机制数据存储与管理策略智能化分析与优化故障诊断与预测模型性能评估及优化建议资源调度与容量规划平台安全保障措施身份认证与权限管理数据加密传输存储漏洞扫描及修复机制平台实施与运维支持实施步骤及时间
- 【智慧水务】二供数仓功能架构
大雨淅淅
物联网网络人工智能
目录一、数据采集层(一)设备数据采集(二)水质数据采集(三)用户数据采集二、数据传输层(一)有线传输(二)无线传输三、数据存储层(一)原始数据存储(二)数据仓库存储四、数据分析层(一)实时数据分析(二)历史数据分析(三)预测性分析五、数据展示层(一)可视化界面(二)移动端应用六、系统管理层(一)用户权限管理(二)数据备份与恢复(三)系统维护与升级一、数据采集层(一)设备数据采集传感器数据:在二次供
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分